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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于边缘扰动的二阶系统隐私保护平均一致性方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119475424B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411548038.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于边缘扰动的二阶系统隐私保护平均一致性方法是由黄娜;王杰;刘徐强;赵晓丹;陈云;董伟;方晓伦;张帆设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘扰动的二阶系统隐私保护平均一致性方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘扰动的二阶系统隐私保护平均一致性方法，包括如下步骤：确定多智体系统的通信拓扑图和拉普拉斯矩阵，并通过拉普拉斯矩阵来表征智能体之间的信息交互关系；建立多智能体系统的动力学模型；在初始迭代时，每个智能体为与其相连的每条边生成扰动信号，确定攻击者类型；在确认攻击类型之后，在智能体在向邻居传输位置信息和速度信息中分别添加扰动信号和生成干扰后的信息传递给其邻居；当扰动信号阶段结束后，智能体切换到标准的二阶动态平均一致性算法，并根据邻居反馈的信息更新自己的状态。本发明在保证隐私保护的同时，不牺牲一致性算法的收敛精度，适用于资源受限的环境，能有效抵御内部和外部攻击者的隐私窃取。

本发明授权一种基于边缘扰动的二阶系统隐私保护平均一致性方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘扰动的二阶系统隐私保护平均一致性方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1、确定多智能体系统的通信拓扑图和拉普拉斯矩阵，并通过拉普拉斯矩阵来表征智能体之间的信息交互关系；所述智能体之间的通信拓扑由有向图表示，包含节点集和有向边集所述拉普拉斯矩阵L＝[lij]∈RN×N定义如下：当i≠j时，lij＝-aij；当i＝j时，Reμ和Imμ分别表示拉普拉斯矩阵L的特征值μ的实部和虚部 步骤2、建立多智能体系统的动力学模型； 对由N个智能体组成的离散时间二阶智能体系统进行建模，每个智能体的动力学模型表示为以下形式： xi[k+1]＝xi[k]+vi[k] vi[k+1]＝vi[k]+ui[k],i＝1,2,…,N 其中，k＝1,2,…为正整数,xi[k]∈RN和vi[k]∈RN分别表示第i个智能体在迭代k时的位置状态和速度状态，uik∈RN为第i个智能体的控制输入； 步骤3、在初始迭代时，每个智能体为与其相连的每条边生成扰动信号，确定攻击者类型； 对于内部好奇攻击者，其判别智能体初始状态的能力仅限于其所获取的信息集信息集定义如下： 其中，∈1,∈2,∈3,∈4为耦合系数，和分别为注入扰动信息的初始位置和速度状态，和为扰动信息,和分别为智能体i的入邻居集和出邻居集； 随机选择拓扑图中的一个智能体并命名为智能体1，并随机从入邻居集选取一个智能体并命名为智能体2，拓扑图中剩下的智能体命名为考虑两种实现方式，首先确认两种实现方式下的初始状态，第一种实现方式下：定义智能体1、智能体2以及v3集合中智能体的初始位置和速度状态分别为x1[0],x2[0],x3[0],v1[0],v2[0],v3[0]，进一步定义扰动信息和耦合系数∈1,∈2,∈3,∈4；第二种实现方式下：定义智能体1、智能体2以及ν3集合中智能体的初始位置和速度状态分别为其中， 然后根据初始状态的关系，设计扰动信息和扰动系数，具体如下： 其中，为智能体i传递给智能体j的注入到位置信息中的扰动信息，为对应的扰动信息矩阵；为智能体i传递给智能体j的注入到速度信息中的扰动信息，为对应的扰动信息矩阵；为第二种实现方式下的耦合系数；di,i∈1,2,3为节点的度，aij,i,j∈1,2,3为邻接矩阵里的元素，Aij为对应的矩阵； 针对外部窃听者时，外部窃听者的信息集定义如下： 其中，∈1,∈3,∈4为耦合系数，和分别为注入扰动信息的初始位置和速度状态； 定义v[k]＝[v1[k],v2[k],v3[k]]T,x[k]＝[x1[k],x2[k],x3[k]]T,两种实现方式下耦合系数和初始状态的关系如下： 其中，δ∈2∈-∞,0∪0,∞； 根据初始状态的关系，设计扰动信息的关系： 步骤4、在确认攻击者类型之后，当智能体向其邻居传输位置信息和速度信息时，分别在位置信息和速度信息中加入扰动信息以生成干扰后的传输信息； 步骤5、当扰动信号阶段结束后，智能体切换到标准的二阶动态平均一致性算法，并根据邻居反馈的信息更新自己的状态， 每个智能体根据邻居反馈的信息，按照以下公式更新自己的状态： xi[k+1]＝xi[k]+vi[k] 其中，∈3和∈4是耦合系数，满足∈4∈30和

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